###############################################
# Script: De rol van religie in orgaandonatie #
# Hans Schmeets & Floris Peters               #
# Tijdschrift voor Religie, Recht en Beleid   #                          
###############################################


################
# Introduction #
################

# This file provides the syntax used to create all the tables and figures in the paper. 
# The dataset contains sensitive, micro level information. As such, for privacy reasons the data is only available to individuals employed at or affiliated to Statistics Netherlands. 
# The dataset can be found at the following location on the network of Statistics Netherlands: \\cbsp.nl\Productie\Projecten\SAL\209253UM_FP_SEC1\Werk\Floris\PhD\TRRB_organ_donation_religion 

#######################################################################################################################
#######################################################################################################################

#############
# Variables #
#############

# REGISTRATIE
# (Donor registratie categorie)
# [1] Toestemming;
# [2] Toestemming met donatiebeperking;
# [3] Geen toestemming;
# [4] Nabestaanden beslissen;
# [5] Aangewezen persoon beslist;
# [6] Niet in donorregister

# DONOR
# (Registratie 'toestemming' of 'toestemming met donatiebeperking')
# [0] Nee; 
# [1] Ja

# GELOOF 
# (Religieuze denominatie) 
# [1] Geen gezindte; 
# [2] Rooms-katholiek;
# [3] Hervormd;
# [4] Gereformeerd;
# [5] PKN;
# [6] Islam;
# [7] Joods;
# [8] Hindoe;
# [9] Boedhist;
# [10] Anders

# RELIGIEUZE_PRAKTIJK 
# (Bezoek religieuze diensten) 
# [1] Zelden of (vrijwel) nooit; 
# [2] Minder dan 1 keer per maand;
# [3] 1 keer per maand;
# [4] 2 tot 3 keer per maand;
# [5] Minstens 1 keer per week

# GESLACHT
# [1] Man; 
# [2] Vrouw

# LEEFTIJD 
# (Leeftijd in jaren) 

# LEEFTIJDCAT 
# (Leeftijd in categorie�n) 
# [1] 15-37 jaar; 
# [2] 18-24 jaar; 
# [3] 25-34 jaar; 
# [4] 35-44 jaar; 
# [5] 45-54 jaar; 
# [6] 55-64 jaar; 
# [7] 65-74 jaar; 
# [8] 75+ jaar

# OPLEIDINGSNIVEAU 
# (Hoogst behaalde opleidingsniveau) 
# [1] Laag; 
# [2] Middelbaar;
# [3] Hoog

# SES 
# (Betaald werk) 
# [0] Nee; 
# [1] Ja

# HH_INKOMEN 
# (Gestandaardiseerd huishoudinkomen) 

#######################################################################################################################
#######################################################################################################################


#laad packages
library(ggplot2)
library(MASS)
library(dotwhisker)
library(dplyr)
library(lattice)
library(gridExtra)
library(grid)

#laad dataset
data_donor <- read.csv(file.choose(),header=T,sep=";")


###########     
# Tabel 1 #
########### 

#beschrijvende statistieken
prop.table(data_donor$GELOOF)
prop.table(data_donor$RELIGIEUZE_PRAKTIJK)
length(data_donor$ID)


###########     
# Tabel 2 #
###########

#specificeer subgroepen naar leeftijd
data_donor_15_39 <- subset(data_donor, LEEFTIJD >= 15 & LEEFTIJD <= 39)
data_donor_40_plus <- subset(data_donor, LEEFTIJD >= 40)

#logistische regressie analyses
Tabel2_1 <- glm(DONOR ~ as.factor(GELOOF) + as.factor(RELIGIEUZE_PRAKTIJK) + as.factor(GESLACHT) + as.factor(LEEFTIJD) + as.factor(HERKOMST) + 
                  as.factor(OPLEIDINGSNIVEAU) + as.factor(SES) + HH_INKOMEN, data = data_donor_15_39, family = "binomial")
Tabel2_2 <- glm(DONOR ~ as.factor(GELOOF) + as.factor(RELIGIEUZE_PRAKTIJK) + as.factor(GESLACHT) + as.factor(LEEFTIJD) + as.factor(HERKOMST) + 
                  as.factor(OPLEIDINGSNIVEAU) + as.factor(SES) + HH_INKOMEN, data = data_donor_40_plus, family = "binomial")


###########     
# Tabel 3 #
###########

#specificeer subgroepen naar religieuze praktijk
data_donor_non_reli <- subset(data_donor, RELIGIEUZE_PRAKTIJK <= 2)
data_donor_reli <- subset(data_donor, RELIGIEUZE_PRAKTIJK >= 3)

#logistische regressie analyses
Tabel3_1 <- glm(DONOR ~ as.factor(GELOOF) + as.factor(GESLACHT) + as.factor(LEEFTIJD) + as.factor(HERKOMST) + 
                  as.factor(OPLEIDINGSNIVEAU) + as.factor(SES) + HH_INKOMEN, data = data_donor_non_reli, family = "binomial")
Tabel3_2 <- glm(DONOR ~ as.factor(GELOOF) + as.factor(GESLACHT) + as.factor(LEEFTIJD) + as.factor(HERKOMST) + 
                  as.factor(OPLEIDINGSNIVEAU) + as.factor(SES) + HH_INKOMEN, data = data_donor_reli, family = "binomial")

